智元机器人
云原生研发工程师
云原生研发工程师
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
上海市 / 北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
软件工程
Ai平台
Containerd
Koordinator
Openyurt
Operator
Rdma
Volcano
云原生
Kubeedge
AI 估算 · 25k–45k
上海/北京中级云原生工程师薪资较高，B轮融资的中大型企业薪酬有竞争力，综合市场水平估算。
职位详情
关于这个职位
作为智元机器人的云原生研发工程师，你将负责基于 Kubernetes 的 Genie Studio 平台核心系统的设计与开发，涵盖多云管理、GPU 设备优化、容器编排调度等方向
同时，你需要搭建和维护混合云场景下的基础服务，并与 SRE 团队协作确保项目顺利部署
这是一个深度参与 AI 平台云原生化、推动新技术落地的技术岗位
最低要求
具备坚实的 Golang 编程基础
具备良好的代码规范和强烈的工程意识
熟悉 Kubernetes 核心组件原理和开发，有 Operator 开发经验 (使用 Operator SDK、kubebuilder 等)
熟悉云原生主流工具的使用和调优（如 Docker/Containerd、Helm Charts、Prometheus 等）
具备 AI 平台云原生相关的研发经验，对 AI 平台所涉及的各类基础服务有一定了解
具备以下经验中的一项或多项者优先：
熟悉device-plugin、容器网络、RDMA通信
具备 调度器/容器运行时 等模块开发经验
具备云原生开源项目（如 OpenYurt、KubeEdge、Volcano、Koordinator）的开发经验
工作职责
负责混合云场景下基于 Kubernetes 的 Genie Studio 平台核心系统的设计、开发和维护，包括多云管理、边缘集群管理、私有化部署、GPU 设备管理及优化、容器编排调度、运行时优化等方向中的一项或多项，持续提升平台产品的资源利用率、稳定性和易用性
负责混合云场景下基于 Kubernetes 的 Genie Studio 平台基础服务的搭建、开发和维护，如：
网络：容器网络、RDMA、DNS、负载均衡、NAT 等
存储：文件存储、对象存储等
边缘节点：节点管理、网络通信优化等
可观测性：日志、监控、告警、链路追踪
与实施交付的 SRE 沟通协调，参与系统优化及问题定位，保证项目顺利部署实施
跟踪云原生生态发展趋势，推动云原生 Genie Studio 相关新技术落地，提升训练推理的效率、稳定性和产品竞争力
跟踪 Infrastructure as Code 领域的发展，持续提高 Genie Studio 平台的私有化部署能力，提高可用性和易用性
优先资格
熟悉主流公有云厂商云产品
有相关开源项目贡献经历
掌握 Python/Shell 语言，具备基础开发能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触云原生前沿技术，如 KubeEdge、Volcano 等，技能积累扎实
- B 轮融资中大型企业，发展空间大，有机会参与核心平台建设
- 需要同时掌握多项云原生技术栈，学习曲线较陡
- 可能涉及多地协作和复杂混合云环境，问题定位需要较强综合能力
- 初创阶段项目节奏较快，对工程交付速度有一定要求
- 适合对云原生技术有浓厚兴趣、具备 Golang 和 Kubernetes 实战经验、希望在 AI 基础设施领域深入发展的工程师
缺点 / 挑战
- 身处 AI 机器人赛道，行业前景广阔，技术挑战度高
角色解读
- 成为云原生架构专家，深耕 Kubernetes 生态与 AI 基础设施
- 向技术团队管理或首席云原生架构师发展，主导平台演进
- 可横向拓展至 SRE、系统架构或 AI 平台架构师等角色
- 负责基于 Kubernetes 的 Genie Studio 平台核心系统设计开发，涉及多云管理、GPU 优化、容器编排等方向
- 搭建和维护混合云基础服务，包括网络、存储、可观测性等组件
- 与 SRE 团队协作解决系统问题，推动云原生新技术落地，提升训练推理效率
- 扎实的 Golang 编程能力，熟悉 Kubernetes 核心原理及 Operator 开发
- 熟悉 Docker/Containerd、Helm、Prometheus 等云原生工具的使用与调优
- 有 AI 平台云原生研发经验，了解 GPU 管理、容器网络、RDMA 等
- 具备开源项目经验或公有云产品知识者优先
申请策略
- 提前了解智元机器人的业务方向，在面试中体现对机器人 AI 平台的理解
- 突出 Golang 和 Kubernetes 开发经验，特别是 Operator 开发项目
- 展示云原生工具使用案例，如 Docker、Helm、Prometheus 的调优经历
- 如果有 AI 平台或 GPU 相关经验，务必详细描述
- 补充学习 OpenYurt、KubeEdge、Volcano 等开源项目的基本用法
- 加强 Python/Shell 脚本能力，便于自动化运维
面试指南
- 对于技术问题，先概括原理，再结合项目经验说明具体实现和优化
- 对于挑战类问题，使用 STAR 法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答
- 请谈谈你对 Kubernetes Operator 的理解，以及如何构建一个 Operator？
- 你如何优化 Kubernetes 集群中 GPU 资源的调度？
- 在混合云场景下，你如何处理容器网络和跨集群通信？
- 请分享一个你参与过的云原生项目，遇到的最大技术挑战是什么？
- 你对 Infrastructure as Code 有什么看法？在私有化部署中如何实践？
- 复习 Kubernetes 核心组件原理和 Operator 开发流程，准备一个完整的 Demo
职位点评
70
综合评分
前沿云原生技术、高成长性、B轮AI机器人公司，WLB一般
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求技术成长、对云原生和 AI 基础设施有热情的工程师，愿意接受现场办公和适度工作压力。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活55
使命价值60
薪资福利
70中等
职位薪资有竞争力，B轮中大型企业福利较完善，但具体薪资未披露，稳定性中等。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿云原生技术栈，如 KubeEdge、Volcano 等，技能成长空间大，有开源项目参与机会，但未明确提及晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Kubernetes、Golang、Docker、Containerd、Helm、Prometheus、Operator、OpenYurt、KubeEdge、Volcano、Koordinator、RDMA
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
工作地点在上海/北京，需现场办公，未提及弹性工作或远程，可能有一定加班压力。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
60中等
所在 AI 机器人行业增长快，但职位偏基础设施，社会影响力有限，公司使命信号未提及。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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